Aplikasi teknologi kecerdasan buatan dalam fungsi PHP
Teknologi AI telah digabungkan dengan fungsi PHP untuk meningkatkan fungsi aplikasi. Aplikasi AI khusus termasuk: mengelaskan teks menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Naive Bayes. Lakukan analisis teks yang mendalam menggunakan teknik pemprosesan bahasa semula jadi seperti pembahagian perkataan dan pembubuhan.
Aplikasi Teknologi Kepintaran Buatan dalam Fungsi PHP
Kecerdasan Buatan (AI) menyepadukan dengan pantas ke dalam semua lapisan masyarakat, dan PHP tidak terkecuali. Terima kasih kepada sifat dinamik PHP, kami boleh dengan mudah menyepadukan teknologi AI ke dalam fungsi kami untuk meningkatkan prestasi dan kefungsian aplikasi kami.
Kes Praktikal: Menggunakan Algoritma ML untuk Pengelasan Teks
Mari kita pertimbangkan kes praktikal di mana teks perlu dikelaskan. Kita boleh menggunakan algoritma pembelajaran mesin (ML) untuk melaksanakan tugas ini, seperti Naive Bayes.
Kod Python
<?php use Phpml\Classification\NaiveBayes; $classifier = new NaiveBayes(); $classifier->train($samples, $targets); $prediction = $classifier->predict('new text');
Dalam kod di atas:
$samples ialah susunan rentetan yang mewakili set latihan. $samples
是一个字符串数组,代表训练集。-
$targets
是一个分类数组,指示每个样本的类别。 - 我们创建了一个朴素贝叶斯分类器并训练它。
- 我们使用
predict()
方法来对一个新的文本样本进行预测。
使用 NLP 进行文本分析
除了 ML,我们还可以使用自然语言处理(NLP)技术来深入分析文本。例如,我们可以在函数中使用分词和词干提取关键信息。
Python 代码
<?php use Sastrawi\Stemmer\StemmerFactory; $stemmer = StemmerFactory::createStemmer(); $stemmedText = $stemmer->stem('Lorem ipsum dolor sit amet');
在这段代码中:
- 我们使用 Sastrawi 库来实例化一个词干提取器。
- 我们使用
stem()
$targets
ialah tatasusunan kategori yang menunjukkan kategori setiap sampel. Kami mencipta pengelas Naive Bayes dan melatihnya.
🎜Kami menggunakan kaedahpredict()
untuk meramal sampel teks baharu. 🎜🎜🎜🎜Menggunakan NLP untuk analisis teks🎜🎜🎜Selain ML, kami juga boleh menggunakan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) untuk menganalisis teks secara mendalam. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan pembahagian perkataan dan fungsi stemming untuk mengekstrak maklumat penting. 🎜🎜🎜Kod Python🎜🎜rrreee🎜Dalam kod ini: 🎜🎜🎜Kami menggunakan perpustakaan Sastrawi untuk membuat instantiate stemmer. 🎜🎜Kami menggunakan kaedah stem()
untuk membendung teks. 🎜🎜🎜Dengan menyepadukan teknologi AI ke dalam fungsi PHP, kami boleh melanjutkan fungsinya dan membina aplikasi yang lebih pintar dan berkuasa. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi teknologi kecerdasan buatan dalam fungsi PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

PHP kekal sebagai alat yang kuat dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan moden, terutamanya dalam bidang pembangunan web. 1) PHP mudah digunakan dan diintegrasikan dengan lancar dengan pangkalan data, dan merupakan pilihan pertama bagi banyak pemaju. 2) Ia menyokong penjanaan kandungan dinamik dan pengaturcaraan berorientasikan objek, sesuai untuk membuat dan mengekalkan laman web dengan cepat. 3) Prestasi PHP dapat ditingkatkan dengan caching dan mengoptimumkan pertanyaan pangkalan data, dan komuniti yang luas dan ekosistem yang kaya menjadikannya masih penting dalam timbunan teknologi hari ini.

Dalam PHP, rujukan lemah dilaksanakan melalui kelas lemah dan tidak akan menghalang pemungut sampah daripada menebus objek. Rujukan lemah sesuai untuk senario seperti sistem caching dan pendengar acara. Harus diingat bahawa ia tidak dapat menjamin kelangsungan hidup objek dan pengumpulan sampah mungkin ditangguhkan.

Kaedah \ _ \ _ membolehkan objek dipanggil seperti fungsi. 1. Tentukan kaedah \ _ \ _ supaya objek boleh dipanggil. 2. Apabila menggunakan sintaks $ OBJ (...), PHP akan melaksanakan kaedah \ _ \ _ invoke. 3. Sesuai untuk senario seperti pembalakan dan kalkulator, meningkatkan fleksibiliti kod dan kebolehbacaan.

Serat diperkenalkan dalam Php8.1, meningkatkan keupayaan pemprosesan serentak. 1) Serat adalah model konkurensi ringan yang serupa dengan coroutine. 2) Mereka membenarkan pemaju mengawal aliran pelaksanaan tugas secara manual dan sesuai untuk mengendalikan tugas I/O-intensif. 3) Menggunakan serat boleh menulis kod yang lebih cekap dan responsif.

Komuniti PHP menyediakan sumber dan sokongan yang kaya untuk membantu pemaju berkembang. 1) Sumber termasuk dokumentasi rasmi, tutorial, blog dan projek sumber terbuka seperti Laravel dan Symfony. 2) Sokongan boleh didapati melalui saluran StackOverflow, Reddit dan Slack. 3) Trend pembangunan boleh dipelajari dengan mengikuti RFC. 4) Integrasi ke dalam masyarakat dapat dicapai melalui penyertaan aktif, sumbangan kepada kod dan perkongsian pembelajaran.

PHP dan Python masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1.Php sesuai untuk pembangunan web, dengan sintaks mudah dan kecekapan pelaksanaan yang tinggi. 2. Python sesuai untuk sains data dan pembelajaran mesin, dengan sintaks ringkas dan perpustakaan yang kaya.

PHP tidak mati, tetapi sentiasa menyesuaikan diri dan berkembang. 1) PHP telah menjalani beberapa lelaran versi sejak tahun 1994 untuk menyesuaikan diri dengan trend teknologi baru. 2) Ia kini digunakan secara meluas dalam e-dagang, sistem pengurusan kandungan dan bidang lain. 3) Php8 memperkenalkan pengkompil JIT dan fungsi lain untuk meningkatkan prestasi dan pemodenan. 4) Gunakan OPCACHE dan ikut piawaian PSR-12 untuk mengoptimumkan prestasi dan kualiti kod.

Masa depan PHP akan dicapai dengan menyesuaikan diri dengan trend teknologi baru dan memperkenalkan ciri -ciri inovatif: 1) menyesuaikan diri dengan pengkomputeran awan, kontena dan seni bina microservice, menyokong Docker dan Kubernetes; 2) memperkenalkan pengkompil JIT dan jenis penghitungan untuk meningkatkan prestasi dan kecekapan pemprosesan data; 3) Berterusan mengoptimumkan prestasi dan mempromosikan amalan terbaik.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.